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演習

心臓のセグメンテーション

この章では、Sunnybrook心臓データセットから取得した磁気共鳴（MR）画像データを使用します。完全な画像は、1回の心拍にわたる3次元時系列データです。このデータは、放射線科医が駆出率（左心室が各拍動で排出する血液の割合）を測定するために使用されます。

まず、ボリューム（im）の1スライスから左心室をセグメンテーションしましょう。最初に画像をフィルタリングしてマスク処理を行い、次にndi.label()で各オブジェクトにラベルを付けます。

この章の演習では、以下のインポートを使用します。

import imageio.v2 as imageio
import numpy as np
import scipy.ndimage as ndi
import matplotlib.pyplot as plt

指示1 / 2

undefined XP
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  • im にメディアンフィルターを適用してください。size は 3 に設定します。
  • 60 より大きい値のマスクを作成し、ndi.binary_closing() を使って小さな穴を埋めましょう。
  • ndi.label() を使って、ラベル付き配列とラベルの数を取得してください。